import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd


#1.线性回归样子  y = kx + b

#2.k和b怎么找
    #2.1 先构建损失函数（mse）用于衡量预测值和真实值的差异
    #2.2 模型训练足够好，则k和b为理想参数，此时mse会很小（损失函数值小，则模型很好，则找到合适k和b，因此，求解k和b 使得损失函数值尽可能小，则找出k和b）
